深度学习与波束形成：理论、方法与实践

本书按原理、框架、方法和应用的顺序组织内容，并以提高用智能算法原理解决实际问题的能力为目标，具有以下特点: 
(1) 起点高: 阅读每个篇章的内容，都需要读者有一定的知识储备。
(2) 延展性强: 先阐述基本模型，后阐述进阶模型，递进延伸拓展。
(3) 实践性强: 从问题引入、原理分析、模型建立、仿真实验及结果讨论等方面，详细分析实践案例，有助于读者自行实践。

本书系统阐述了智能算法在波束形成设计、波达方向估计与声源定位中的应用。全书分三篇，共11章，主要涉及仿人智能算法、仿生物进化智能算法、群体智能优化算法和深度学习等的原理、方法及实现框架，宽带波束形成、稳健自适应波束形成、混响背景下波束形成的设计原理与方法，以及宽带信号波达方向估计与近场声源定位算法，也给出了智能算法在波束形成器设计、波达方向估计和声源定位中的应用实例。
本书内容涉及较广，在内容组织上力求系统、科学、合理，特别注重逻辑性，介绍由浅入深，便于自学。本书可作为人工智能、信号处理等相关学科专业的本科生、研究生和教师的参考书，也可作为相关知识领域的科学研究与工程技术人员的参考书。